原创 【博客搬家通知】

由於CSDN博客的長文閱讀體驗越來越差了 並且對外鏈圖片的支持也容易出問題 以後發文就去簡書了:https://www.jianshu.com/u/6f71082e1339 之後Googol.Ai也會遷移到一個hexo導航上 告辭!

原创 【深度好文】【NLPC】從白富美相親名單 看機器學習中的特徵選擇與預處理

http://chanpin.family.baidu.com/article/63382 再過一個月就是春節, 相信有很多碼農就要準備歡天喜地地回家過(xiang)年(qin)了。 我們今天也打算講一個相親的故事。     講機器學習

原创 PaddlePaddle-GitHub的正確打開姿勢

  GitHub是一個面向開源及私有軟件項目的託管平臺、也是項目版本管理工具,會使用它是程序員入門的必備技能。PaddlePaddle也不例外,所有的源碼及項目進展都在GitHub上開源公佈。但對於剛入門寫程序的同學來說,一打開GitH

原创 100行代碼入門PaddlePaddle圖像識別(無痛看代碼)

100行代碼入門PaddlePaddle圖像識別(無痛看代碼)   導語:PaddlePaddle是由百度研發,國內首個開源的深度學習框架。你在學了N多機器學習課程後,發現要手寫一個深度學習程序的時候仍會無從下手。本文目的是解決這種入

原创 Linux下編輯、編譯、調試命令總結——gcc和gdb描述

GCC   gcc是linux系統集成的編譯器。在linux環境下編輯程序,首先需要克服的便是沒有集成開發環境的一鍵式操作所帶來的麻煩。這其中涉及命令行操作、編譯選項的設定、文件依賴關係的書寫(makefile)等問題。這裏主要介紹的

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原创 歡迎使用CSDN-markdown編輯器1

歡迎使用Markdown編輯器寫博客 本Markdown編輯器使用StackEdit修改而來,用它寫博客,將會帶來全新的體驗哦: Markdown和擴展Markdown簡潔的語法 代碼塊高亮 圖片鏈接和圖片上傳 LaTex數學公式

原创 個人閱讀的Deep Learning方向的paper整理

個人閱讀的Deep Learning方向的paper整理,分了幾部分吧,但有些部分是有交叉或者內容重疊,也不必糾結於這屬於DNN還是CNN之類,個人只是大致分了個類。目前只整理了部分,剩餘部分還會持續更新。一 RNN1 Recurrent

原创 聚類算法和一個改進方法介紹

聚類算法和一個改進方法介紹作者:Saurav KaushikSaurav是一名數據科學愛好者,目前他在新德里MAIT大學就讀,還有一年即將畢業。他擅長使用機器學習和分析的方法來解決複雜的數據問題。  目錄概觀 聚類的類型 聚類算法的類型

原创 R-FCN: Object Detection via Region-based Fully Convolutional Networks

一.背景介紹   R-CNN 系列的方法,如 SPPnet、Fast R-CNN、Faster R-CNN 等方法在 Object Detection 上取得了很大的成功。這些方法的網絡結構被 RoI pooling 層分成兩個子網絡:共

原创 這篇文章用於記錄我在課餘時間正在充電的課程

數學基礎課的整理,在爲知筆記上deeplearning.ai cd231n 2017   hinton    臺大李宏毅,北大公開課,莫凡公開課聖經統計學方法

原创 AI創業:始於外包,終於何?

前段時間,我與某AI創業公司聯合創始人S君聊天,他給我講了一個聽起來很肉疼的真實故事。S君所在的公司主攻深度學習技術,他們和某銀行客戶合作一個零售客戶成交預測項目。洽談初期,銀行方面告訴他們:自身已積累了上千萬客戶歷史行爲的多維度的清潔數

原创 用tensorflow時,python的小筆記

簡單說說python import與from…import….(python模塊)在python用import或者from…import來導入相應的模塊。模塊其實就一些函數和類的集合文件,它能實現一些相應的功能,當我們需要使用這些功能的時

原创 MXNet設計筆記之:深度學習的編程模式比較

【編者按】繼xgboost,cxxnet,minerva之後,DMLC在9月29日發佈了新的Project: dmlc/MXNet,MXNet是cxxnet的進化,在設計上經過成熟的思考,文檔也很清楚。尤爲難得的是,MXNet開發團隊把設

原创 世上最詳細,使用Darknet:Yolov3訓練數據【看這裏】

這篇文章將介紹編譯darknet框架開始,到整理數據集,到用yolo網絡實現一個內部數據集中號碼簿的定位。 1. DarkNet的編譯 當前的環境:亞馬遜GPU實例P2:Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2686 v4 @